Fußball-Poisson-Rechner
xG-basierte Matchwahrscheinlichkeit & Fair-Odds-Engine
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ERWARTETE TORE (XG) EINGEBEN
Erweiterte Optionen
Das Modell nutzt eine Fußball-Poisson-Variante: etwas höhere Unentschieden- und Favoritenwahrscheinlichkeiten.
PROGNOSE-ÜBERSICHT
Heim Sieg
33.11%
Faire Quote
3.02
Unentschieden
26.15%
Faire Quote
3.82
Gast Sieg
40.74%
Faire Quote
2.45
Wahrscheinlichstes Ergebnis
1 - 1
Wahrscheinlichkeit 11.5%
Faire Quote 8.69
Spielwahrscheinlichkeit & Quoten
FAIR-ODDS-VERGLEICH
| Markt | Marktquote | Faire Quote ? Vom Modell berechneter fairer Preis auf Basis der Wahrscheinlichkeit. | Edge ? Differenz zwischen Buchmacherquote und fairer Modellquote. Positiver Edge deutet auf potenziellen Value hin. |
|---|---|---|---|
| Heim Sieg | 3.02 | — | |
| Unentschieden | 3.82 | — | |
| Gast Sieg | 2.45 | — |
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Exakter Spielstand: Wahrscheinlichkeit & faire Quote
| # | Exakter Spielstand | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-1 | 11.5% | 8.69 |
| 2 | 1-2 | 8.8% | 11.36 |
| 3 | 0-1 | 8.33% | 12.0 |
| 4 | 2-1 | 7.94% | 12.6 |
| 5 | 1-0 | 7.52% | 13.3 |
| 6 | 0-2 | 6.38% | 15.68 |
| 7 | 2-2 | 6.07% | 16.47 |
| 8 | 0-0 | 5.45% | 18.36 |
| 9 | 2-0 | 5.19% | 19.28 |
| 10 | 1-3 | 4.49% | 22.28 |
ERGEBNISMATRIX
Heim-Tore ↓ · Gast-Tore →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
5.45%
18.36
|
8.33%
12.0
|
6.38%
15.68
|
3.25%
30.75
|
1.24%
80.4
|
0.38%
262.74
|
| 1 |
7.52%
13.3
|
11.5%
8.69
|
8.8%
11.36
|
4.49%
22.28
|
1.72%
58.26
|
0.53%
190.4
|
| 2 |
5.19%
19.28
|
7.94%
12.6
|
6.07%
16.47
|
3.1%
32.3
|
1.18%
84.43
|
0.36%
275.94
|
| 3 |
2.39%
41.91
|
3.65%
27.39
|
2.79%
35.81
|
1.42%
70.21
|
0.54%
183.55
|
0.17%
599.88
|
| 4 |
0.82%
121.48
|
1.26%
79.4
|
0.96%
103.79
|
0.49%
203.5
|
0.19%
531.91
|
0.06%
1739.13
|
| 5 |
0.23%
440.14
|
0.35%
287.69
|
0.27%
376.08
|
0.14%
737.46
|
0.05%
1926.78
|
0.02%
6289.31
|
Jeder andere Spielstand (6+ Tore einer Seite)
0.79%
·
Fair:
127.11
TEAM-GESAMTTORE
Heim
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 74.84% | 25.16% |
| 1.5 | 40.12% | 59.88% |
| 2.5 | 16.17% | 83.83% |
| 3.5 | 5.15% | 94.85% |
| 4.5 | 1.35% | 98.65% |
Gast
| Mehr (Über) | Weniger (Unter) | |
|---|---|---|
| 0.5 | 78.35% | 21.65% |
| 1.5 | 45.22% | 54.78% |
| 2.5 | 19.87% | 80.13% |
| 3.5 | 6.95% | 93.05% |
| 4.5 | 2.0% | 98.0% |
GESAMTTORE IM SPIEL
| Tore | Wahrsch. | Quote |
|---|---|---|
| 0 | 5.45% | 18.36 |
| 1 | 15.85% | 6.31 |
| 2 | 23.07% | 4.34 |
| 3 | 22.37% | 4.47 |
| 4 | 16.28% | 6.14 |
| 5+ | 16.98% | 5.89 |
|
Mehr (Über) 2.5 55.63%
Weniger (Unter) 2.5 44.37%
|
||
WICHTIGE MARKTWAHRSCHEINLICHKEITEN
1X2
Heim Sieg
33.11%
Unentschieden
26.15%
Gast Sieg
40.74%
Über / Unter 2.5
Mehr (Über) 2.5
55.63%
Weniger (Unter) 2.5
44.37%
Beide treffen (BTTS)
Ja
58.64%
Nein
41.36%
Asian-Handicap-Wahrscheinlichkeit
?
Wahrscheinlichkeiten stammen aus dem Poisson-Spielstandmodell.
Push gilt nur für ganzzahlige Asian-Handicap-Linien.
Heim-Handicap
| Linie | Heim-Seite | Push | Gast-Seite |
|---|---|---|---|
| -2.0 | 5.59% 17.89 | 9.95% 10.05 | 84.46% 1.18 |
| -1.5 | 15.54% 6.43 | — | 84.46% 1.18 |
| -1.0 | 15.54% 6.43 | 18.79% 5.32 | 65.67% 1.52 |
| -0.5 | 34.33% 2.91 | — | 65.67% 1.52 |
| 0 (PK) | 34.33% 2.91 | 24.65% 4.06 | 41.02% 2.44 |
| +0.5 | 58.98% 1.7 | — | 41.02% 2.44 |
| +1.0 | 58.98% 1.7 | 20.84% 4.8 | 20.18% 4.96 |
| +1.5 | 79.82% 1.25 | — | 20.18% 4.96 |
| +2.0 | 79.82% 1.25 | 12.23% 8.18 | 7.95% 12.58 |
SO FUNKTIONIERT DAS MODELL
Poisson-Verteilung
xG-Eingabe
Anpassungen
Wahrscheinlichkeitsausgabe
Wahrscheinlichkeiten folgen der PMF der Poisson-Verteilung (siehe Wikipedia EN).
Grenzen des Poisson-Modells
Kraftvoll, aber nicht ohne Grenzen:
- Unabhängige Torereignisse (oft nur Annäherung)
- Karten und Matchverlaufs-Wechsel (z. B. Taktik) fehlen im Basismodell
- Ungenauer bei extrem niedrigen/ hohen xG-Werten
TOOL TEILEN
So nutzen Sie den Poisson-Rechner
- Geben Sie die Heim-xG ein
- Geben Sie die Auswärts-xG ein
- Klicken Sie auf „Berechnen" (oder warten Sie auf Auto-Update)
- Correct-Score-Wahrscheinlichkeiten/faire Quoten und Marktwahrscheinlichkeiten prüfen
Ideal für Datennutzer, Wett- und Performance-Analytiker im Fußball.
Warum Poisson zu xG passt
xG widerspiegelt Chancenqualität statt nur Endstände früherer Spiele.
Dazu zählt:
- Weniger Rauschen durch Torschützen-Varianz
- Prognosen passen besser zu den zugrunde liegenden xG
- Aus Wahrscheinlichkeiten fair modellierte Quoten
- Value-Spotting: Modell- vs Buchmacherquote
Daher sehen Poisson-Modelle Sie auch in vielen KI-Fußballprognosen.
Häufige Fragen (FAQ)
Per xG werden Tor-/Scoringszenarien modelliert, damit Sie Wahrscheinlichkeiten fürs Match und Märkte einschätzen können.
Für Tore ist es ein Standard — mit xG & Kontext (Form, Härte des Gegners) besser justierbar.
Ja — Sie können faire Wkts. ableiten und mit Buchmacher-Quoten vergleichen (Value-Idee).
Nehmen Sie prä-Match xG, die Stärke, Form und gegn. Niveau einpreist.
Ja. Aus Ihren xG-Inputs entsteht eine vollständige Torschance-/Scoreline-Matrix; jeder Score hat eine Wahrscheinlichkeit, analog zu Correct-Score-Märkten. Dasselbe Modell liefert auch 1X2 & BTTS.
BTTS: Wahrscheinlichkeit, dass beide 1 Tor erzielen. Ja/Nein stammt aus derselben xG-Poisson-Struktur wie der Score-Grid, damit alles logisch passend ist.